vfuzemlВестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Vestnik of North-Eastern Federal University. Серия «Науки о Земле». Earth SciencesVestnik of North-Eastern Federal University Series "Earth Sciences"2587-8751Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова10.25587/SVFU.2023.30.2.007vfuzeml-195Research ArticleФИЗИЧЕСКАЯ ГЕОГРАФИЯ И БИОГЕОГРАФИЯ, ГЕОГРАФИЯ ПОЧВ И ГЕОХИМИЯ ЛАНДШАФТОВPHYSICAL GEOGRAPHY AND BIOGEOGRAPHY, SOIL GEOGRAPHY, AND LANDSCAPE GEOCHEMISTRYОценка процесса восстановления лесов после пожара с использованием сегментации и кластерного анализа снимков LandsatAn assessment of forest restoration after fie using segmentation and cluster analysis of Landsat imagesРожковЮ. Ф.RozhkovYu. F.

 РОЖКОВ Юрий Филиппович – к.х.н., заместитель директора по научной работе

г. Олекминск

 ROZHKOV Yurii Filippovich – Candidate of Chemical Sciences, Deputy Director for Scientifi Research

Olyokminsk

olekmazap-nauka@yandex.ruКондаковаМ. Ю.KondakovaM. Yu.

 КОНДАКОВА Мария Юрьевна – кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

г. Ростов-на-Дону

 KONDAKOVA Maria Yuryevna – Candidate of Biological Sciences, Senior Researcher

Rostov-on-Don

vesna-dm@mail.ruГосударственный заповедник «Олекминский»РоссияState Nature Reserve» Olyokminsky «Russian FederationГидрохимический институт»РоссияHydrochemical InstituteRussian Federation202324062023027287Copyright © Рожков Ю.Ф., Кондакова М.Ю., 20232023Рожков Ю.Ф., Кондакова М.Ю.Rozhkov Y.F., Kondakova M.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vnzsvfu.ru/jour/article/view/195

Для целей мониторинга состояния лесных экосистем наиболее эффективно использование возможностей дистанционных методов. На мультиспектральных космических снимках Landsat (временная серия летних снимков за 1995, 2000, 2004, 2008, 2013, 2016 гг.) территории государственного природного заповедника «Олекминский» выделены фрагменты площадью 250 км2 (масштаб 1:5000). Затем были сохранены полигоны по трем уровням сегментации- 4, 16, 64 с масштабами, 1:2500, 1:1250, 1:625. При дешифрировании проводилась неуправляемая классификации полигонов методом ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) на 2,4,10 классов. Были построены кривые распределения значений индекса лесистости для полигонов 3 уровня сегментации. Результаты классификации на 4 класса использовались при расчете тематической разности пикселов. По результатам классификации на 4,10 классов была проведена статобработка с расчетом показателей разности и подобия полигонов – дисперсии генеральной совокупности и теста Фишера (F-тест). Описан способ определения нарушенности экосистем и их восстановления по кривым распределения индекса лесистости. Рассмотрены результаты изменения дисперсии генеральной совокупности и F-теста на разных уровнях сегментации и на разных этапах восстановления лесов. Определены особенности перехода между тремя уровнями самоподобия (скейлинг) мультифрактальных структур по мере восстановления лесов.

For the purposes of monitoring the state of forest ecosystems, it is most effctive to use the capabilities of remote methods. Fragments with an area of 250 km2 (scale 1:5000) were identifid on Landsat multispectral satellite images (time series of summer images for 1995, 2000, 2004, 2008, 2013, 2016) of the Olyokminsky State Nature Reserve. Then polygons were saved at three levels of segmentation: 4, 16, 64 with the scales of 1:2500, 1:1250, 1:625. When deciphering, an unmanaged classifiation of polygons was carried out using the ISODATA method (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) into 2, 4, 10 classes. Distribution curves for the values of the forest cover index for polygons of the 3rd level of segmentation were constructed. The results of classifiation into 4 classes were used to calculate the thematic pixel diffrence. According to the classification results for 4.10 classes, statistical processing was carried out with the calculation of the diffrence and similarity indicators of polygons, the dispersion of the general population and the Fisher test (F-test). A method is described for determining the disturbance of ecosystems and their restoration from the distribution curves of the forest cover index. The results of the change in the dispersion of the general population and the F-test at diffrent levels of segmentation and at diffrent stages of forest restoration are considered. The features of the transition between three levels of self-similarity (scaling) of multifractal structures as forests are restored are determined.

дешифрирование временной серии космических снимковклассификация Isodataиндекс лесистоститематическая разность пикселовдисперсияF-тестскейлинг мультифрактальных структурsatellite image time series interpretationIsodata classifiationforest cover indexthematic pixel diffrenceF-testscaling of multifractal structures satellite image interpretationIsodata classifiationforest cover indexdispersionF-testReferencesМониторинг биологического разнообразия лесов России: методология и методы / под редакцией А. С. Исаева. – Текст: непосредственный // Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН. – М.: Наука, 2008. – 453 с.Monitoring biologicheskogo raznoobraziya lesov Rossii: metodologiya i metody / pod redaktsiei A. S. Isaeva. – Tekst: neposredstvennyi // Tsentr po problemam ekologii i produktivnosti lesov RAN. – M.: Nauka, 2008. – 453 p.Исаев, А.С. Использование спутниковых данных для мониторинга биоразнообразия лесов / А.С.Исаев, С.В. Князева, М.Ю. Пузаченко [и др.]. – Текст: непосредственный // Исследование Земли из космоса. – 2009. № 2. – С. 1-12.Isaev A.S., Knyazeva S.V., Puzachenko M.Yu. et al. Ispol’zovanie sputnikovykh dannykh dlya monitoringa bioraznoobraziya lesov // Issledovanie Zemli iz kosmosa. – 2009. No 2.- P. 1-12.Толкач, И.В. Методы основных таксационно-дешифровочных показателей на цифровых снимках / И.В.Толкач. – Текст: непосредственный // Труды БГТУ. – 2012. № 1. – С.63-65.Tolkach I.V. Metody osnovnykh taksatsionno-deshifrovochnykh pokazatelei na tsifrovykh snimkakh//Trudy BGTU. – 2012. No 1.- P.63-65.Малышева, Н.В. Дешифрирование древесной растительности на сверх детальных изображений: методическое пособие: учебное электронное издание / Н.В. Малышева. – Текст: электронный // ФГБОУ ВПО МГУЛ: Москва, 2014. – 40 с.Malysheva N.V. Deshifrirovanie drevesnoi rastitel’nosti na sverkh detal’nykh izobrazheniyakh [Elektronnyi resurs]: metodicheskoe posobie: uchebnoe elektronnoe izdanie. – FGBOU VPO MGUL: Moskow, 2014. 40p.Терехин, Э. А. Сезонная динамика проективного покрытия растительности агроэкосистем на основе спектральной спутниковой информации / Э.А. Терехин. – Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2019. т. 16. № 4. – С. 111–123.Terekhin E. A. Sezonnaya dinamika proektivnogo pokrytiya rastitel’nosti agroekosistem na osnove spektral’noi sputnikovoi informatsii // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2019. V. 16. No 4.- P. 111–123Методика лесного стереоскопического дешифрирования аэро- и космических снимков. – Леспроект: Санкт-Петербург, 2015. – 23 с.Metodika lesnogo stereoskopicheskogo deshifrirovaniya aero- i kosmicheskikh snimkov. – Lesproekt: Sankt-Peterburg. – 2015. 23 p.Исаев, А.С. Моделирование лесоообразовательного процесса: Феноменологический подход / А.С. Исаев, В.Г. Суховольский, Р.Г. Хлеборос [и др.]. – Текст: непосредственный // Лесоведение. 2005. № 1. – С 3-11.Isaev A.S., Sukhovol’skii V.G., Khleboros R.G. et al. Modelirovanie lesooobrazovatel’nogo protsessa: Fenomenologicheskii podkhod // Lesovedenie. – 2005. No 1.- P 3-11Козодеров, В.В. Методы оценки состояния почвенно-растительного покрова по данным оптических систем дистанционного аэрокосмического зондирования / Козодеров В.В., Кондранин Т.В. – Текст: непосредственный // Москва: МФТИ, 2008. – 222 с.ozoderov V.V., Kondranin T.V. Metody otsenki sostoyaniya pochvenno-rastitel’nogo pokrova po dannym opticheskikh sistem distantsionnogo aerokosmicheskogo zondirovaniya. – M: MFTI. 2008.- 222 p.Иванов, Е.С. Некоторые приложения сегментации снимков ДЗЗ / Е.С. Иванов // Cовременные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2016. Т. 13. № 1. – С. 105–116. – Текст: непосредственный.Ivanov E.S. Nekotorye prilozheniya segmentatsii snimkov DZZ // Covremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. – 2016. V. 13. No 1.- P. 105–116Барталев, С.А. Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах / С.А. Барталев, Т.С. Ховратович. – Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2011. – Т. 8. – № 1. – С. 44-62.Bartalev S.A. Analiz vozmozhnostej primeneniya metodov segmentacii sputnikovyh izobrazhenij dlya vyyavleniya izmenenij v lesah / S.A. Bartalev, T.S. Hovratovich // Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. – 2011. – v. 8. – No 1. – P. 44-62Рылов, С.А. Методы и алгоритмы сегментации мультиспектральных спутниковых изображений высокого пространственного разрешения: 05.13.18: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Рылов Сергей Александрович. – Новосибирск. – 2016. – 135 с. – Текст: непосредственный.Rylov S.A. Metody i algoritmy segmentacii mul’tispektral’nyh sputnikovyh izobrazhenij vysokogo prostranstvennogo razresheniya/ Dissertaciya na soiskanie uchenoj stepeni kand. tekhn. nauk. – Novosibirsk. – 2016. – 135 p.Бутусов, О.Б. Мультифрактальная сегментация ландшафтов на космическом изображении / О.Б.Бутусов, Н.И.Редикульцева, О.П. Никифорова. – Текст: непосредственный // Международный научно-исследовательский журнал. – 2017. – № 12 (66). Часть 2. – C. 196-203 DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.66.216Butusov O.B., Redikul’tseva N.I., Nikiforova O.P. Mul’tifraktal’naya segmentatsiya landshaftov na kosmicheskom izobrazhenii // Mezhdunarodnyi nauchno-issledovatel’skii zhurnal. – 2017. No 12 (66). Chast’ 2. P. 196-203 DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.66.216Макаренко, Н. Г. Мультифрактальная сегментация данных дистанционного зондирования / Н.Г.Макаренко, О. А. Круглун, И. Н. Макаренко [и др.]. – Текст: непосредственный // Исследование Земли из космоса. – 2008. – № 3. – С. 18–26Makarenko N. G. , Kruglun O. A. Makarenko I. N et al. Mul’tifraktal’naya segmentatsiya dannykh distantsionnogo zondirovaniya // Issledovanie Zemli iz kosmosa .-2008. No 3.- p. 18–26Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / Р.А. Шовенгердт. – Москва: Техносфера, 2010. – 560 с. – Текст: непосредственный.Shovengerdt R.A. Distantsionnoe zondirovanie. Modeli i metody obrabotki izobrazhenii. – Moskow: Tekhnosfera, 2010.- 560 p.Шумаков, Ф.Т. Классификация космических снимков с использованием методов кластерного анализа / Ф.Т. Шумаков, В.А. Толстохатько, А.Ю. Малец // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2011. Вып. 3/4 (51). – С. 58-62.- Текст: непосредственный.Shumakov F.T., Tolstokhat’ko V.A., Malets A.Yu. Klassifiatsiya kosmicheskikh snimkov s ispol’zovaniem metodov klasternogo analiza // Vostochno-Evropeiskii zhurnal peredovykh tekhnologii. – 2011. V. 3/4 (51). -P. 58-62.Fu, G., Segmentation for High-Resolution Optical Remote Sensing Imagery Using Improved Quadtree and Region Adjacency Graph Technique / G. Fu, H. Zhao, C. Li, L. Shi // Remote Sensing Journal. – 2 013. – No. 5. – P. 3259–3279. doi:10.3390/rs5073259. URL: www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3259/pdfFu G., Zhao H., Li C., Shi L. Segmentation for High-Resolution Optical Remote Sensing Imagery Using Improved Quadtree and Region Adjacency Graph Technique // Remote Sens. 2013. No. 5. -P. 3259–3279. doi:10.3390/rs5073259. URL: www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3259/pdfРожков, Ю.Ф. Сравнительная характеристика лесных массивов с использованием сегментации и кластерного анализа снимков Landsat / Ю.Ф. Рожков. – Текст: непосредственный //Вестник СВФУ. Серия Науки о Земле. – 2021. № 4 (24). – C. 33-43.Rozhkov Yu.F. Sravnitel’naya harakteristika lesnyh massivov s ispol’zovaniem segmentacii i klasternogo analiza snimkov Landsat //Vestnik SVFU. Seriya Nauki o Zemle. -2021. No 4 (24). – P. 33-43Рожков, Ю.Ф. Оценка динамики восстановления лесов после пожаров в Олекминском заповеднике (Россия) по космическим снимкам Landsat / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова. – Текст: непосредственный // Nature Conservation Research. Заповедная наука. – 2019. 4 (Suppl.1). – С. 1-10. https://dx.doi.org/10.24189/ncr.2019.014Rozhkov Yu.F., Kondakova M.Yu. Ocenka dinamiki vosstanovleniya lesov posle pozharov v Olekminskom zapovednike (Rossiya) po kosmicheskim snimkam Landsat // Nature Conservation Research. Zapovednaya nauka. – 2019. 4(Suppl.1). – P.1-10.- https://dx.doi.org/10.24189/ncr.2019.014Рожков, Ю.Ф. Оценка нарушенности лесных экосистем и их восстановления после пожаров в Олекминском заповеднике (Россия) по космическим снимкам Landsat / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова. – Текст: непосредственный // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. – 2021, Т. 26, № 2. – С. 94–107. – https://doi.org/10.31242/2618-9712-2021-26-2-6Rozhkov Yu.F., Kondakova M.Yu. Otsenka narushennosti lesnykh ekosistem i ikh vosstanovleniya posle pozharov v Olekminskom zapovednike (Rossiya) po kosmicheskim snimkam Landsat // Prirodnye resursy Arktiki i Subarktiki. 2021, V. 26, No 2. P. 94–107. https://doi.org/10.31242/2618-9712-2021-26-2-6Книжников, Ю.Ф., Аэрокосмические методы географических исследований / Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина. – Текст: непосредственный // Москва: Академия, 2004. – 336 сKnizhnikov Yu.F., Kravtsova V.I., Tutubalina O.V. Aerokosmicheskie metody geografiheskikh issledovanii. – M.: Akademiya, 2004.- 336 p.Мандельброт, Б.Б. Фрактальная геометрия природы/ Б.Б.Мандельброт. – Москва: Институт компьютерных исследований. -2002. – 656 с. – Текст: непосредственный.Mandel’brot B.B. Fraktal’naya geometriya prirody. – M: Institut komp’yuternykh issledovanii. – 2002.- 656 p.Mandelbrot, B.B. The fractal geometry of trees and other natural phenomena/ B.B. Mandelbrot // Buffn Bicentenary Symposium on Geometrical Probability, ed. R. Miles & J. Serra. Lecture Notes in Biomathematics. – 1978. V.23.- P. 235-249.Mandelbrot B.B. The fractal geometry of trees and other natural phenomena/ Buffn Bicentenary Symposium on Geometrical Probability, ed. R. Miles&J. Serra. Lecture Notes in Biomathematics 1978. V.23.- p.235-249.Рожков, Ю.Ф. Оценка структурных характеристик лесных экосистем с использованием дешифрирования космических снимков высокого и сверхвысокого разрешений / Ю.Ф. Рожков, М.Ю. Кондакова. – Текст: непосредственный // Вестник СВФУ. – 2018. № 1 (63). – С. 38-51.DOI:10.25587/ SVFU.2018.63.10539Rozhkov Yu.F., Kondakova M.Yu. Otsenka strukturnykh kharakteristik lesnykh ekosistem s ispol’zovaniem deshifrirovaniya kosmicheskikh snimkov vysokogo i sverkhvysokogo razreshenii // Vestnik SVFU. – 2018. No 1 (63). – P. 38-51.DOI:10.25587/ SVFU.2018.63.10539

The authors declare that there are no conflicts of interest present.